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Enregistrement W1986431890 · doi:10.1897/04-177r.1

Toxicity of sixty-three metals and metalloids to <i>Hyalella azteca</i> at two levels of water hardness

2005· article· en· W1986431890 sur OpenAlexaffabout
Uwe Borgmann, Yves Couillard, Patrick J. Doyle, D. George Dixon

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversity of WaterlooEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyalella aztecaSoft waterEnvironmental chemistryDaphnia magnaChemistryHard waterAtomic absorption spectroscopyMetalloidToxicityNuclear chemistryToxicologyMetalAmphipodaBiologyEcologyCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The toxicity of all atomically stable metals in the periodic table, excluding Na, Mg, K, and Ca, was measured in one-week exposures using the freshwater amphipod Hyalella azteca in both Lake Ontario, Canada, and soft water (10% Lake Ontario). Metals were added as atomic absorption standards (63 metals), and also as anion salts for 10 metals. Lethal concentrations resulting in 50% mortality (LC50s) were obtained for 48 of the metals tested; the rest were not toxic at 1,000 microg/L. The most toxic metals on a molar basis were Cd, Ag, Pb, Hg, Cr (anion), and Tl, with nominal LC50s ranging from 5 to 58 nmol/L (1 to 58 nmol/L measured). These metals were followed by U, Co, Os, Se (anion), Pt, Lu, Cu, Ce, Zn, Pr, Ni, and Yb with nominal LC50s ranging from 225 to 1,500 nmol/L (88-1,300 nmol/L measured). Most metals were similarly or slightly more toxic in soft water, but Al, Cr, Ge, Pb, and U were >17-fold more toxic in soft water; Pd was less toxic in soft water. Atomic absorption (AA) standards of As and Se in acid had similar toxicity as anions, Sb was more toxic as the AA standard, and Cr and Mn were more toxic as anions. One-week LC50s for H. azteca correlate strongly with three-week LC50s and three-week effect concentrations resulting in 50% reduction in reproduction (EC50s) in Daphnia magna.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations248
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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